一家公司的命运或未来取决于什么呢?市场导向还是战略推动?当今世界，抓住用户才是硬道理，学会发掘潜在用户才可以促进公司的不断发展。随着面向用户的商业方法不断增多，企业家在整个商业环境中努力确保最佳的客户满意度，同时，数据分析和商业智能的概念悄然进入业务场景。
安全与技术并重,开源数据仓库命运如何?
BI的兴起和成长
狭义的BI就仅指Reporting System, 就是基于DW(data warehousing)设计的报表系统，是公司高层想要看的报表展现。通过DW中的维度表和事实表，来从不同的维度看他们想要的数据。广义来说，数据仓库只是BI的一部分。
随着对有效业务解决方案需求的增加，数据分析和数据挖掘被视为高效的决策手段，可以用于创建有效的业务解决方案。然而，随着大数据时代的到来，传统的商业智能分析已不再合适，企业将需要考虑更敏捷和创新的方法。
简而言之，业务的整个生命周期取决于商业智能和大数据分析。传统BI需要经历变化、发展和演变，从而跟上不断变化的市场趋势。这将是一家企业服务，保留和转换客户的关键。
识别传统BI的缺点
当涉及到数据仓库时，传统的BI策略无法提供有针对性的结果。每个企业都试图在市场上占有一席之地和绝对的话语权，对此，传统的BI已无法满足，很多IT行业的专家都指出了传统BI的缺陷：
1、无法量化BI投资回报率：传统的BI系统没有计算BI投资回报的条款。然而，新的解决方案被证明在这方面非常有用。
2、破坏性通信：传统的BI系统也会引起破坏性通信。IT和项目管理团队将无法进行有意义的转换。
3、可扩展性有待提高：商业智能和大数据分析的扩展性很关键。BI系统应与业务一起发展，从而确保最佳的可扩展性。然而，在现实生活中，传统BI不能提供所需支持。
4、迁移和集成：传统的BI解决方案不支持平台集成或迁移。自然地，这产生了对更全面，的BI解决方案的需要。
这些都是传统BI面临的挑战，不过值得庆幸的是，有很多不错的开源数据仓库或其他新型解决方案已经在这些方面表现出了优秀的性能。
开源数据仓库到来
开源数据仓库的到来，比如Kylin(基于Hadoop的开源数据仓库OLAP分析引擎)这些系统可以利用现有的数据，实现对企业绩效的可行性洞察。没有人会否认数据分析的好处，现代的工具和开源技术固然是好，但还面临着很多问题：
1、安全：每个企业都了解敏捷性和灵活运营的重要性。开源技术的成本固然很低，但安全性就需要企业好好评估了。
2、云：随着越来越多的企业采用云基础设施，云计算是当今许多企业的关键需求，这就需要进行有针对性的数据分析。
是否使用开源数据仓库技术就取决于公司对成本与价值的考量，开源数据仓库技术除了有社区的强大支持，在技术上也有明显的先进性：
1、数据池：不需要依赖传统和分层数据存储资源，可以在数据湖中存储无限量的原始数据。
2、快速数据收集：通过新的数据仓库策略，你可以在组织中的各个部门执行有效的数据分析以及成功的数据收集。
3、物联网：企业移动性的日益普及带来了物联网的概念。新时代的开源仓库软件将提供最有效的解决方案。
企业需要不断地发展和壮大。到目前为止，新时代的开源数据仓库技术似乎是非常关键的必需品，短时间内寻求可以替代传统数据仓库的开源解决方案，可以让企业获得巨大收益。
本文转自d1net（转载）
